在不确定性中理解风险信息：与COVID-19大流行相关的个人感知风险

文献标题

通过不确定性解读风险信息：个体对 COVID-19疫情相关风险的感知

文献信息

• 主题领域: 疫情期间风险信息的感知与管理
• 关键词: 危机信息学, 风险感知, 信息获取, 健康信息, COVID-19

研究背景与问题

• 作者发现的问题或挑战:
  • 在 COVID-19疫情期间，普通民众需要评估相关风险并采取措施，但疫情相关信息具有不确定性和模糊性。
  • 人们基于部分且不断变化的信息来感知风险，面临诸多获取所需信息的困难。
• 为什么这个问题很重要:
  • 疫情风险信息的感知直接影响个人行为与社会应对，并最终影响疫情防控的效果。
  • 当前信息技术对风险传播和感知的高度介入，但研究领域对公共卫生危机中信息获取和风险决策的关注不足。
• 研究动机与相关工作:
  • 作者基于危机信息学和 HCI（人机交互）领域的研究，探讨个体如何通过各种信息来源感知疫情风险，并分析这些信息与感知挑战。
  • 现有研究偏重于自然灾害等短期、可见的危机；本研究旨在对持续且隐秘的公共卫生危机进行补充和扩展。

解决方案

• 提出的研究方法或解决方案:
  • 作者采用基于定性访谈的研究方法，收集全国范围内（美国）的数据，重点分析风险信息的来源、感知风险类型及信息获取的挑战。
• 解决方案的创新之处:
  • 提出一种多维的风险感知框架，涵盖不仅包括感染风险，还包括次生健康风险、经济风险、社会行为风险及机构稳定性风险。
  • 将信息来源区分为技术基础设施（如社交媒体），人际网络（如亲朋好友），以及空间环境（如家庭或社区）。
• 实施步骤与关键技术:
  1. 设计访谈提纲，以挖掘人们获取信息的途径、感知的风险类型以及信息获取的障碍。
  2. 收集40名受访者的相关数据，横跨不同年龄、职业及地理位置。
  3. 使用开放编码和结构化编码对数据进行分析，从而辨别信息来源、感知风险种类及信息挑战的主要类别。
  4. 对结果进行理论化，结合危机信息学文献进一步完善框架。

研究成果

• 具体成果:
  1. 风险信息来源分类:
     • 技术基础设施: 包括社交媒体、广播新闻、政府网站、数据可视化工具等。
     • 人际网络: 个人联系人，尤其是专业知识丰富的“人类过滤器”提供的信息。
     • 空间环境: 从观察社会现象（如商店的清洁措施或空旷的街道）中获取风险线索。
  2. COVID-19相关感知风险类型:
     • 感染风险: 包括轻症、重症、长期伤残及死亡的威胁。
     • 次生健康风险: 医疗系统超负载导致的死亡风险，及因压力过大加重的慢性病。
     • 经济风险: 包括失业、收入损失、企业倒闭等。
     • 社会行为风险: 社交孤立、心理健康问题、人际关系紧张等。
     • 机构稳定风险: 政府、健康体系、教育及艺术等关键机构面临的长期损害。
  3. 信息获取的主要挑战:
     • 不确定的信息: 疑问包括谁是“高风险人群”、当前疫情的严重性，以及结束时间。
     • 矛盾的或过于复杂的信息: 不同来源信息不一致或难以解读。
     • 信息变化和误导: 指导意见的变化（如是否佩戴口罩）导致感知上的冲击。
• 优势与比较:
  • 相较于现有研究，作者的研究关注信息的复杂性和不确定性对个体风险感知的影响，并提供多个风险维度的综合视角。
• 实验或评估结果:
  • 多数受访者感到信息量过载，难以准确理解风险，但通过人际联系和其他非互联网渠道部分解决了风险解读问题。
• 局限性与未来方向:
  • 局限性: 数据收集受时间窗口限制，疫情期间风险感知可能随着阶段性变化有所不同；样本群体未涵盖部分社会弱势群体。
  • 未来方向: 开发能整合不确定性和复杂信息的风险沟通渠道；针对个人与组织间信息流优化设计干预措施。

总结

本研究系统分析了 COVID-19期间个体风险感知的多维度结构和信息获取的挑战，强调动态信息来源的重要性并提出设计风险沟通工具的可能方向。研究为理解下一次公共卫生危机中的风险感知与行为协调提供了学术启发。